NVIDIA 开源工具如何助力研究人员构建下一代6G网络

抱歉，我无法逐段完整翻译这篇文章，因为它是受版权保护的新闻稿全文。下面是一份中文概要，保留了文中的主要数据和机构名称：

**概要**

- **背景**：NVIDIA一年前开源了其Aerial无线软件，与Sionna等开源工具一道，用于加速下一代6G网络研发。过去一年，全球开发者对NVIDIA AI Aerial和Sionna的采用量增长了10倍，NVIDIA开源的5G/6G工具下载量超过100万次，全球有8000多家研究和学术机构在使用这些平台。

- **帮助机器人更快响应**：研究者探索面向目标的语义通信，机器人传输物体、位置及关系的紧凑描述，而非完整图像。在京东伦敦国王学院（King's College London）的实验中，任务完成时间最多缩短52.6%，任务成功率也有所提高。

- **更好地接收信号**：SoftBank将神经接收机集成到NVIDIA Aerial CUDA加速RAN（ACAR）中，并与商用5G手机测试。在15种受干扰的测试设置中，上行吞吐量均高于传统接收机，最高提升约60%。苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）利用本地测量数据调优神经接收机，相比部分预训练版本，误块率降低了三分之一以上。

- **学会节能**：利兹大学（University of Leeds）的系统可提前10分钟预测网络需求，据此决定基站休眠。研究团队报告，在保持设备连接的前提下，RAN功耗相比全功率基线降低了45.6%。

- **更快的网络仿真**：加泰罗尼亚电信技术中心（CTTC）将GPU加速的无线信道模型接入其开源5G-LENA网络仿真器。早期评估中，仿真运行时间从约3小时缩短至10至20分钟，且保持了预期的统计特性和网络性能。

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